| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 光伏产业的国内外现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.1.1 光伏产业的发展背景 | 第8页 |
| 1.1.2 光伏产业国内外发展现状 | 第8-9页 |
| 1.1.3 光伏产业发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.2 光伏电池故障诊断及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 热斑问题及其故障诊断 | 第10-11页 |
| 1.2.2 裂片问题及其故障诊断 | 第11页 |
| 1.2.3 老化问题及其故障诊断 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 光伏电池模型以及老化故障的分析 | 第13-21页 |
| 2.1 光伏电池及其模型 | 第13-18页 |
| 2.1.1 光伏电池发电原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 光伏电池模型 | 第14-16页 |
| 2.1.3 光伏电池外部输出特性 | 第16-18页 |
| 2.2 光伏电池老化故障机理分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 超白玻璃的老化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 EVA的老化 | 第19-21页 |
| 第三章 基于自适应混沌粒子群算法的参数辨识 | 第21-32页 |
| 3.1 参数辨识简介 | 第21页 |
| 3.2 不同参数辨识方法的应用现状 | 第21-22页 |
| 3.3 自适应混沌粒子群算法的参数辨识 | 第22-27页 |
| 3.3.1 粒子群算法 | 第22-24页 |
| 3.3.2 混沌理论 | 第24-25页 |
| 3.3.3 自适应混沌粒子群算法 | 第25-27页 |
| 3.4 参数辨识在光伏电池模型中的应用 | 第27-32页 |
| 3.4.1 适应度值的确定 | 第27-29页 |
| 3.4.2 参数辨识算法在光伏电池模型中的实际应用 | 第29页 |
| 3.4.3 实际测量中的参数辨识结果 | 第29-32页 |
| 第四章 光伏电池老化故障内部参数的测试平台设计 | 第32-44页 |
| 4.1 测试平台的总体设计 | 第32页 |
| 4.2 硬件电路各模块的实现 | 第32-41页 |
| 4.2.1 模拟光伏电池老化平台的设计 | 第32-35页 |
| 4.2.2 光伏电池外部可变负载电路的硬件设计 | 第35-37页 |
| 4.2.3 电压电流采集模块的硬件设计 | 第37-41页 |
| 4.3 采集结果的数据处理 | 第41-44页 |
| 4.3.1 电流转换 | 第42页 |
| 4.3.2 数据滤波 | 第42页 |
| 4.3.3 参数辨识数据的选取 | 第42-44页 |
| 第五章 光伏电池老化故障内部参数测试结果及数据分析 | 第44-55页 |
| 5.1 光伏电池老化故障过程内部参数测试的总体实验设计 | 第44-45页 |
| 5.2 实验内容 | 第45-55页 |
| 5.2.1 数据采集过程 | 第46-47页 |
| 5.2.2 数据处理过程 | 第47-51页 |
| 5.2.3 参数辨识结果以及参数变化规律分析 | 第51-54页 |
| 5.2.4 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
